基于制造技术

本申请公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
基于MLA的浮选流程问题诊断方法


[0001]本申请涉及选矿
，特别是一种基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法
。

技术介绍

[0002]在对矿山选厂磨选流程开展流程考查以监控生产流程运行状况，查找流程缺陷时，现有方法是对各工艺节点进行取样后，对各样品的浓度
、
目的金属品位
、
部分粒级组成参数进行测量，结合流程运行状况
、
现场操作过程
、
设备基本参数，对整个流程的运行状态进行分析评判，得出选矿流程运行效果，针对流程提出改进建议
。
[0003]上述流程考查方法，虽然可发现一些选矿流程表象问题，但更深层次的缺陷和不足，无法及时发现并提出具体数据，针对此类问题只能依靠猜测和旁证，缺乏科学论证严谨性
。
[0004]矿物解离分析技术
(MLA)
通过测量分析流程考查中的关键样品，可获得样品的矿物组成和元素赋存状态，目的金属矿物粒度分布和解离特征，矿物共连生关系，矿物比表面积等数据，从而给出分析样品影响选矿的矿物学因素和理论选矿指标
。
该技术现被运用于磷石膏化学组成
、
矿物组成
、
主要矿物颗粒形貌与嵌布特征
、
矿物解离程度
、
有害元素赋存的研究
、
泥堡金尾矿金赋存状态的研究分析中
。
[0005]但矿物解离分析技术的研究对象通常仅为单件矿样，所能得到的参数结果也仅限于矿样本身，无法直接对选矿流程进行系统的分析研究
。
通过对流程考查中多件样品进行测量分析，建立整个流程考查分析模型，将多件样品
MLA
测量结果带入模型中，可对整个流程进行分析研究，找到流程中存在的缺陷
。

技术实现思路

[0006]本申请针对以上技术问题提供了一种基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，对全部
MLA
测量样品的数据进行流程建模分析，包括工艺流程数质量平衡及回收率模型，对全流程进行了元素矿物平衡分析
、
矿物粒度平衡分析
、
矿物解离度平衡分析
。
分别对各作业单元进行平衡分析，进而综合评价整个磨浮选流程运行状态，指出主要流程缺陷，提出优化措施
。
[0007]本申请提供了一种基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，包括如下步骤：
[0008]步骤
S1
：对选厂正常生产的流程中各工艺节点进行流程考查取样，收集现行生产工艺条件；
[0009]步骤
S2
：对所取样品进行作业浓度
、
目的金属品位
、
粒级组成及各粒级目的金属含量测量，利用测量所得参数结合生产工艺参数对磨矿流程和浮选流程进行分析，得到目的金属数质量流程图
、
矿浆流程图
、
磨矿分级效率及各浮选段的作业浓度
、
富集比
、
浮选时间；
[0010]步骤
S3
：采用工艺矿物学矿物解离分析步骤
S1
中所取样品中的原矿
、
精矿
、
尾矿和关键中间产品后，得到
MLA
报告；
[0011]其中，工艺矿物学矿物解离分析包括以下步骤：
[0012]步骤
S31
：筛分
、
粘制
、
磨抛
、
镀膜后制得样品；
[0013]步骤
S32
：检测各样品后建立测量及矿物标准库；
[0014]步骤
S33
：处理标准库中测量数据后进行数据分析；
[0015]其中，处理标准库中测量数据后，得出矿样粒级组成
、
矿物组成和元素赋存状态
、
矿物粒度分布
、
矿物解离特征
、
矿物共连生关系
、
影响选矿的矿物学因素
、
理论选矿指标；
[0016]其中，数据分析包括：对整个考查流程进行流程建模
、
流程平衡分析
、
目的金属流失途径分析
、
各作业单元平衡分析，从工艺矿物学角度出发，对选矿指标和流程运行状态作出评价，指出流程存在的缺陷，提出优化措施；
[0017]步骤
S4
：根据
MLA
报告结合步骤
S2
所得分析结果，对选厂磨浮流程进行综合分析得到流程考查结论；
[0018]步骤
S5
：根据流程考查结论，确定工艺改进方向及建议
。
[0019]优选地，步骤
S32
中使用
XBSE_STD
模式建立矿物标准库；
[0020]步骤
S32
还包括：在标准库中定位到新矿物扫描点，进行能谱谱线收集以对标准库开展矿物相识别
。
[0021]优选地，步骤
S33
应用
MLA
系统分析软件，对样品测量图像进行分类
X
‑
Ray Image Classification、
分组
Mineral Grouping、
数据标记
DataMark、
数据提取
Extract JKF file to DB
以获得测量样品的完整数据库
。
[0022]优选地，步骤
S33
使用
Dataview
软件从数据库中分类提取所需的数据以进行系统分析和计算，得到
MLA
报告
。
[0023]优选地，步骤
S1
中取样方法为每
20
分钟取一次样，共取样8个小时
。
[0024]优选地，当步骤
S1
中所选工艺为磨浮工段时，步骤
S3
中采用工艺矿物学矿物解离分析旋流分级溢流
、
铜粗选Ⅰ泡沫
、
铜精选Ⅱ泡沫
、
铜尾矿
、
铜精选Ⅰ尾矿
、
铜扫选Ⅰ泡沫
、
铜扫选Ⅱ泡沫的样品或采用工艺矿物学矿物解离分析
Φ
200
旋流分级溢流
、
粗选
I
第一槽泡沫
、
精选
I
尾矿
、
精选
III
泡沫
、
扫选混合泡沫
、
扫选Ⅲ尾矿
。
[0025]优选地，当步骤
S1
中所选工艺为
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
S1
：对选厂正常生产的流程中各工艺节点进行流程考查取样，收集现行生产工艺条件；步骤
S2
：对所取样品进行作业浓度
、
目的金属品位
、
粒级组成及各粒级目的金属含量测量，利用测量所得参数结合生产工艺参数对磨矿流程和浮选流程进行分析，得到目的金属数质量流程图
、
矿浆流程图
、
磨矿分级效率及各浮选段的作业浓度
、
富集比
、
浮选时间；步骤
S3
：采用工艺矿物学矿物解离分析对步骤
S1
中所取样品中的原矿
、
精矿
、
尾矿和关键中间产品进行
MLA
测量分析，对测量数据进行建模综合研究后，得到
MLA
报告；其中，工艺矿物学矿物解离分析包括以下步骤：步骤
S31
：筛分
、
粘制
、
磨抛
、
镀膜后制得样品；步骤
S32
：检测各样品后利用
MLA
系统软件进行
XBSE
测量获得带能谱信息的测量图像，利用
XBSE_STD
建立矿物标准库；步骤
S33
：对标准库进行相分析以识别矿物，并进行矿物数据标记；步骤
S34
：利用识别好的标准库对测理图像进行分类
、
分组处理，对处理图像进行提取，得到的数据存于数据库中
。
步骤
S35
：从数据库中得出矿样粒级组成
、
矿物组成和元素赋存状态
、
矿物粒度分布
、
矿物解离特征
、
矿物共连生关系
、
影响选矿的矿物学因素
、
理论选矿指标等数据，对数据进行分析研究形成
MLA
报告
。
其中，数据分析包括：对整个考查流程进行流程建模
、
流程平衡分析
、
目的金属流失途径分析
、
各作业单元平衡分析，从工艺矿物学角度出发，对选矿指标和流程运行状态作出评价，指出流程存在的缺陷，提出优化措施
。
步骤
S4
：根据
MLA
报告结合步骤
S2
所得分析结果，对选厂磨浮流程进行综合分析得到流程考查结论；步骤
S5
：根据流程考查结论，确定工艺改进方向及建议
。2.
根据权利要求1基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，步骤
S32
中使用
XBSE_STD
模式建立矿物标准库；步骤
S32
还包括：在标准库中定位到新矿物扫描点，进行能谱谱线收集以对标准库开展矿物相识别
。3.
根据权利要求1基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，步骤
S33
应用
MLA
系统分析软件，对样品测量图像进行分类
X
‑
Ray Image Classification、
分组
Mineral Grouping、
数据标记
DataMark、
数据提取
Extract JKF file to DB
以获得测量样品的完整数据库
。4.
根据权利要求1基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，步骤
S35
使用
Dataview
软件从数据库中分类提取所需的数据以进行系统分析和计算，得到
MLA
报告
。5.
根据权利要求1基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，步骤
S1
中取样方法为每
20
分钟取一次样，共取样8个小时
。6.
根据权利要求1基于
MLA
的浮选流程问题诊断方法，其特征在于，当步骤
S1
中所选工艺为磨浮工段时，步骤
S3
中采用工艺矿物学矿物解离分析旋流分级...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆忠，赵继春，李娜，周全雄，龚学东，朱艳芬，刘世旭，朱有军，任骏，张红星，李亚忠，钟世美，
申请(专利权)人：玉溪晨兴矿冶科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：